feat: 专员岗位说明书与技能绑定打通（SY23 P0–P4）

工作台对话此前根本不读专员表：smart_assistant.go 里两条写死的 prompt，
专员表零参与，所以「选哪个专员说话都一样」。本次把
「专员 → 岗位说明书 → 技能」接进 system prompt。

P0 修 bug
  batch/extract 与 contract/review 直接把 nil 当路由传给 AI 层，
  取 primary.RouteID 时空指针，这两个接口必 500。
  llm.go 抽出 buildRouteChain，nil 主路由改为显式报错。

P1 数据层
  specialist 表加 rule_file_markdown（岗位说明书正文）与 allowed_skills
  （绑定技能，顺序即优先级）。写入侧用 model.ValidSkillKeys 校验，
  非法 key / 重复项直接 400，并规范化成紧凑 JSON 落库。
  播种 11 份岗位说明书初稿与技能绑定，沿用「存在则只补空字段」，
  管理员改过的内容不会被重启覆盖。

P2 打通链路
  请求体加 task_id 与 specialist_key。后端按任务反查专员（专员是任务的
  字段，任务优先），查不到安静退回通用助手而不是报错打断对话。
  ai_call_log 加 specialist_key，用来回答「这条回答是谁说的」。

P3 注入 prompt
  system prompt 改为 基础角色 + 【当前专员】+【可用技能】+【岗位说明书】，
  说明书放最后（离用户消息最近，优先级最高）。选了专员就不再自称
  「通用助手」——身份冲突正是老毛病的成因。

P4 前端
  对话带上当前任务与专员；专员详情页显示绑定的技能、读哪些信源、
  可以动什么。

验证
  go build / go vet / go test 全绿，45 项测试通过；前端构建通过。
  另在开发库副本上验过真实升级路径（AutoMigrate 补三列 + 播种补齐
  11 个专员），源库未被改动。
  新增防漂移测试：后端技能清单与前端 availableSkills 不一致即红灯；
  专员改名而说明书没同步也会红灯（这类静默失效最难查）。

注：llm.go / credits.go / seed.go / smart_assistant.go / api/specialist.go
同时含有并行进行中的改动（路由健康上报、清理调试埋点、技能与动作种子），
与本方案交织在同一批行内，无法单独拆出，一并随本次提交。

Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>

eai_agentplatform/backend-go/internal/ai/credits.go

@@ -10,14 +10,14 @@ import (
 )
 
 // ──────────────────────────────────────────────
-// 按用户算力点计费（对齐 pj034 router.py 的 compute_credits / log_ai_call）
+// 按用户算力点计费
 // ──────────────────────────────────────────────
 
-// AI 能力常量（pj034 AiCapability 的精简子集）
+// AI 能力常量
 const (
 	CapabilityAIChat     = "ai_chat"     // PathCoach 对话（每轮扣 1 点）
 	CapabilityTextGen    = "text_gen"    // 快捷动作（情景演练/查佣金/产品对比，扣 1 点）
-        CapabilityImageGen   = "image_gen"   // 文生图（按次扣点）
+	CapabilityImageGen   = "image_gen"   // 文生图（按次扣点）
 	CapabilityEmbed      = "embed"       // 知识检索内部 embedding（不扣点，仅审计）
 	CapabilityEssayGrade = "essay_grade" // 简答题 LLM 评分（系统自动，不扣点，仅审计）
 )
@@ -26,7 +26,7 @@ const (
 var CapabilityCredits = map[string]int{
 	CapabilityAIChat:     1,
 	CapabilityTextGen:    1,
-        CapabilityImageGen:   1,
+	CapabilityImageGen:   1,
 	CapabilityEmbed:      0,
 	CapabilityEssayGrade: 0,
 }
@@ -41,16 +41,18 @@ func ComputeCredits(capability string, success bool) int {
 
 // LogEntry 一次 AI 调用的审计入参
 type LogEntry struct {
-	UserID       uint
-	Capability   string
-	Provider     string
-	RouteID      string
-	Model        string
-	TokensInput  int
-	TokensOutput int
-	Success      bool
-	ErrorMessage string
-	LatencyMs    int
+	UserID     uint
+	Capability string
+	// SpecialistKey 本次调用以哪个专员的身份进行；空 = 通用助手
+	SpecialistKey string
+	Provider      string
+	AIRouteID     string
+	Model         string
+	TokensInput   int
+	TokensOutput  int
+	Success       bool
+	ErrorMessage  string
+	LatencyMs     int
 }
 
 // LogCall 写 ai_call_log；成功且需扣点时从用户余额扣点。审计写入失败不阻断主流程。
@@ -63,8 +65,9 @@ func LogCall(e LogEntry) {
 	rec := model.AiCallLog{
 		UserID:         e.UserID,
 		Capability:     e.Capability,
+		SpecialistKey:  e.SpecialistKey,
 		Provider:       e.Provider,
-		RouteID:        e.RouteID,
+		AIRouteID:      e.AIRouteID,
 		Model:          e.Model,
 		TokensInput:    e.TokensInput,
 		TokensOutput:   e.TokensOutput,